알고리즘

알고리즘이란 컴퓨터가 따라 할 수 있도록 문제를 해결하는 절차나 방법을 자세히 설명하는 과정이다. 이를 자세히 설명하면 컴퓨터를 활용한 문제 해결 과정에서 주어진 문제를 해결하는 일련의 방법 또는 절차이며, 문제해결 방법을 순서대로, 절차대로 나열한 것이라고 볼 수 있다.

[자료구조] 알고리즘의 표현 방법자연어를 이용한 서술적 표현 방법순서도(Flow chart)를 이용한 도식화 표현 방법프로그래밍 언어를 이용한 구체화 방법가상코드(Pseudo-code)를 이용한 추상화 방법순서도의 예) 1부터 5까지의 합을 구하는 알고리즘가상코드, 즉 알고리즘 기술언어(ADL, Al

4:49 2017.12.26. 트리의 종류(Trees & Graphs)

5:27 2017.12.26. Binary tree의 3가지 순회방법(inorder, preorder, postorder)

2:40 2017.12.27. Heap - 최대값, 최소값을 빠르게 찾아내기 위한 완전이진트리를 기본으로 한 자료구

1:45 2017.12.27. Trie(트라이)문자열에서 검색을 빠르게 해주는 트리구조

3:54 그래프( graph)

14:50 그래프 검색 DFS, BFS in Java

4:37 자료구조 문제 - (두지점의 경로찾기)graph에서 두개의 노드가 서로 찾아 갈수 있는 경로가 있는지 확인하는 함수를 구현하시오

8-puzzle 문제 트리(깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색)으로 해결법8-puzzle를 풀때 사용할것은 "트리"이다. 동그라미들이 노드 이다. 초기상태에서 목표상태로 한번에 가면 좋지만 한번에 가지 못한다. 상태공간(state space): 상태들이 모여 있는 공간 연산자(operator): 다음 상태로 이동할 때 필요한 행동 깊이 우선 탐색 막다른 길을 만나면 부모노드로 올라간다. 더 이상 갈곳이 없으면 루트로 올라간다. 그렇게 루트에서 H까지 간다. H까지 도착하면 끝이 아니라 루트까지 올라가야 끝이다. F에서 시작하여 F에서 끝난다. 선입선출이라 생각하면 쉽다. ※ 깊이 우선 탐색(DFS)의 특징 - 자기 자신을 호출하는 순환 알고리즘의 형태를 지님 - 이 알고리즘을 구현할 때 가장 큰 차이점은 그래프 탐색의 경우 어떤 노드를 방문했었는지 여부를 반드시 검사해야한..

경험적 탐색(휴리스틱 탐색, 최고 우선 탐색, A-star)으로 8-puzzle 해결법, 길 찾기 원리 | 유찬맨 |경험적 탐색(휴리스틱 탐색)으로 8-puzzle 해결법 8-puzzle 문제 트리(깊이 우선 탐색, 너비 우선 탐색)으로 해결법 8-puzzle를 풀때 사용할것은 "트리"이다. 동그라미들이 노드 이다. 초기상태에서 목표상태로 한번에 가면 좋지만 한번에 가지 못한다. 상태공간(state space): 상태들이 모여 있는 공간 연산자(operat yuchanman.tistory.com 전에 진행한 방법이 아닌 휴리스틱 탐색으로 8퍼즐을 해결해보겠습니다. 위 평가함수를 이용하여 최고 우선탐색을 진행한다. 최고 우선 탐색은 평가함수를 활용하여 이동한다 위 이미지는 왼쪽(평가함수가 높은쪽)으로 이동한다. 이쯤에서 생각해 봐야 하는게 과연 평가함수가 높은것만 따라 가는것이 좋은껄까? 평가 함수가 높은것 만을 따라..

인공지능 탐색과 최적화1. 상태 공간과 탐색 용어정리 탐색: 문제의 해가 될 수 있는 것들의 집합을 공간으로 간주하여 체계적으로 찾아보는 것. 상태: 특정 시점 문제에서 세계가 처해 있는 모습 세계: 문제에 포함된 대상들과 이들의 상황을 포괄적으로 지칭 상태공간: 문제의 해가 될 가능성이 있는 모든 상태들의 집합 상태 공간 그래프 노드: 상태 링크: 행동 위의 선교사-식인종 문제를 상태공간 그래프로 나타내 주었고, 이 문제의 조건은 선교사와 식인종이 모두 배를 통해 건너편으로 이동을 하는 것이며 그 과정에서 넘어가기전 선교사의 수가 식인종보다 적을경우 잡아먹힐 가능성이 있기에 무조건 식인종의 수와 같거나 더 많아야 한다. 이러한 조건들을 인지하여 해(solution)를 찾아야한다. 2.맹목적 탐색(단방향 탐색) 맹목전 탐색이..

인공지능 정보이용 탐색먼저 맹목적 탐색과 정보이용 탐색의 개념으로 어떻게 다른지 알아보자 맹목적 탐색 vs 정보이용 탐색 맹목적 탐색은 파란색 공의 노드를 따라 탐색을 하며 파란색 공과 목표상태를 이어주는 파란 점선 즉 추정하는 값을 사용하지 않는다. 단순하게 맹목적 탐색은 현재 진행되는 노드중에 선택을 해야만 하는 것들을 골라 목표상태에 다다르지만 정보이용 탐색은 파란색 점선 즉 '?'의 값 추정하는 값들을 이용하여 목표상태를 결정한다. 정보이용 탐색 1. 휴리스틱: 정보가 불충분해서 정확히 판단할 수 없는 상황에 신속하게 어림짐작 가능한 곳 에서 탐색하는 방법. ex)최단 경로 문제에서 목적지까지 남은거리 2. 언덕 오르기 방법: 지역탐색,휴리스틱탐색을 이용하는 방법이며 현재 노드에서 휴리스틱에 의한 평가값이 가장 좋은 ..

[🥈1 / 백준 2178 / 파이썬] 미로 탐색2178번: 미로 탐색 첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다. www.acmicpc.net 문제 N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다. 미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다. 위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다. 입력 첫째 줄에 두 정수..

[백준], 2178번, 미로 탐색 (파이썬)문제 N×M크기의 배열로 표현되는 미로가 있다. 미로에서 1은 이동할 수 있는 칸을 나타내고, 0은 이동할 수 없는 칸을 나타낸다. 이러한 미로가 주어졌을 때, (1, 1)에서 출발하여 (N, M)의 위치로 이동할 때 지나야 하는 최소의 칸 수를 구하는 프로그램을 작성하시오. 한 칸에서 다른 칸으로 이동할 때, 서로 인접한 칸으로만 이동할 수 있다. 위의 예에서는 15칸을 지나야 (N, M)의 위치로 이동할 수 있다. 칸을 셀 때에는 시작 위치와 도착 위치도 포함한다. 입력 첫째 줄에 두 정수 N, M(2 ≤ N, M ≤ 100)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 미로가 주어진다. 각각의 수들은 붙어서 입력으로 주어진다. 출력 첫째 줄에 지나야 하는 최소의 칸 수를 출력한다. 항상 도착위치로..

미로찾기 알고리즘 해결 전략 및 구현 (feat. DFS, BFS)목차

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8:48 2020.11.16./ [이것이 코딩 테스트다 with Python] 18강 DFS 알고리즘

7:30 2020.11.16. /[이것이코딩 테스트다 with Python] 19강 BFS 알고리즘

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